Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-NC-ND 2.5 CO)Borrás Pinilla, CarlosFlórez Arias, Carlos AlbertoRada Rey, Juan Sebastián2025-08-192025-08-192025-07-312025-07-31https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/45905La creciente demanda de producción de alimentos impulsa el interés en la agricultura de precisión y la agro-robótica como medios efectivos para aumentar la productividad de los cultivos y optimizar el uso de recursos. Uno de los retos más importantes en este ámbito es lograr una navegación autónoma robusta y confiable para robots en entornos de invernadero, caracterizados por ser espacios reducidos, dinámicos y sin señal GPS. Este estudio se centra en el diseño e implementación de un sistema de navegación para un vehículo terrestre no tripulado (UGV) operando en un invernadero de tomates simulado. La metodología emplea una red neuronal de tipo Double Deep Q-Network (DDQN), entrenada completamente en simulación, para abordar tareas de navegación mientras se evitan colisiones con estructuras y hileras de cultivo. El sistema propuesto integra percepción basada en LiDAR, seguimiento de la posición objetivo y selección de comandos de velocidad discretos dentro de un marco de aprendizaje por refuerzo. La evaluación se realizó en 30 episodios de prueba con distintas posiciones iniciales y de destino para medir su adaptabilidad. Los resultados muestran una tasa de éxito del 90\% en alcanzar los objetivos sin colisiones, con una planificación de trayectoria consistente y una evasión eficaz de obstáculos, incluso en pasillos estrechos. La incorporación de memoria de repetición priorizada mejoró notablemente el rendimiento, incrementando los episodios exitosos y reduciendo las colisiones. Estos hallazgos respaldan el potencial de los enfoques basados en DRL para la automatización de invernaderos y sientan las bases para su futura aplicación en entornos agrícolas reales.application/pdfenginfo:eu-repo/semantics/openAccessDRLAgro-RobóticaNavegaciónUniversidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - MaestríaUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coDRLAgro-RoboticsNavigationhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)